一种用于提取脑对称面的方法、设备及存储介质与流程

本申请一般涉及人工智能。更具体地，本申请涉及一种用于提取脑对称面的方法、设备和计算机可读存储介质。

背景技术：

1、随着计算机技术的发展，医学影像学在临床上的应用越来越广泛。医学影像学对疾病的识别和治疗提供了很大的科学和直观的依据，可以更好的配合临床的症状、化验等方面，为最终准确识别病情和治疗病情起到不可替代的作用。对于颅脑疾病，由于颅脑具有对称性，由此可以作为颅脑发生病变的判断依据。例如当颅脑的一侧发生病变时，可通过将颅脑影像数据与对侧对比的方法判断病变的范围及严重程度。因此，获取颅脑影像数据的颅脑对称轴/对称面至关重要。

2、目前，往往通过采用人工绘制或者模板配准的方式对颅脑影像数据的颅脑对称轴/对称面的提取。其中，人工绘制方式具有主观性，依赖于观察者的经验，从而存在较大的误差，且效率低下。模板配准的方式是通过将待处理图像与标准脑模板图像进行配准，将配准矩阵作用于模板的对称面，获得待处理图像的对称面。该方法由于基于图像配准技术，迭代时间长，处理速度慢，且该方法对模板依赖强，而实际临床病例中很多患者大脑形态不对称或者有严重的病变(例如血肿、梗死、颅骨缺损等)，导致该类型的颅脑影像配准结果不准确，导致提取对称面效果不佳，算法稳定性不高。

3、有鉴于此，亟需提供一种用于提取脑对称面的方案，以便快速准确的在正常和异常颅脑影像上分割出大脑的对称面。

技术实现思路

1、为了至少解决如上所提到的一个或多个技术问题，本申请在多个方面中提出了用于提取脑对称面的方案。

2、在第一方面中，本申请提供一种用于提取脑对称面的方法，包括：将待提取脑对称面的颅脑影像数据输入至训练好的脑分区网络模型中进行脑分区操作，以获得脑分区结果；根据所述脑分区结果在左脑区和右脑区内分别进行空间坐标点采样，获得对应的采样点坐标；以及将所述采样点坐标输入至脑对称面提取模型中进行对称面提取操作，以提取脑对称面。

3、在一个实施例中，其中通过以下操作对脑分区网络模型进行训练，获得所述训练好的脑分区网络模型：将标注左右脑区的颅脑影像数据划分成训练集、验证集和测试集；使用所述训练集对脑分区网络模型进行训练，获得目标分区结果；以及使用所述验证集和所述测试集对所述脑分区网络模型进行验证和测试，以获得所述训练好的脑分区网络模型。

4、在另一个实施例中，其中所述训练好的脑分区网络模型包括编码器和解码器，并且所述编码器执行下采样并输出与脑分区有关的特征，所述解码器以所述编码器输出的特征作为输入，执行上采样并输出所述脑分区结果。

5、在又一个实施例中，其中所述颅脑影像数据至少包括颅脑ct影像数据和/或颅脑mr影像数据。

6、在又一个实施例中，其中将所述采样点坐标输入至脑对称面提取模型中进行对称面提取操作，以提取脑对称面包括：将所述采样点坐标输入至脑对称面提取模型中进行对称面提取操作，获得目标权重向量、目标偏置和支持向量点的坐标，其中所述支持向量点为左右脑区两侧中点距最小而分别距离所述脑对称面距离最大的采样点对；以及基于所述目标权重向量和所述支持向量点的坐标提取所述脑对称面。

7、在又一个实施例中，其中将所述采样点坐标输入至脑对称面提取模型中进行对称面提取操作，获得目标权重向量、目标偏置和支持向量点的坐标包括：响应于所述采样点坐标、初始权重向量和初始偏置满足约束条件，将所述采样点坐标输入至脑对称面提取模型中进行对称面提取操作，使得所述初始权重向量的范数的平方最小，以获得所述目标权重向量、所述目标偏置和所述支持向量点的坐标。

8、在又一个实施例中，其中基于所述目标权重向量和所述支持向量点的坐标提取所述脑对称面包括：基于所述目标权重向量和所述支持向量点的坐标分别确定所述脑对称面的方向和中心点；以及根据所述脑对称面的所述方向和所述中心点提取所述脑对称面。

9、在又一个实施例中，其中所述脑对称面提取模型包括svm模型。

10、在第二方面中，本申请提供一种用于提取脑对称面的设备，包括：处理器；以及存储器，其中存储有用于提取脑对称面的程序指令，当所述程序指令由所述处理器执行时，使得所述设备实现前述第一方面中的多个实施例。

11、在第三方面中，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有用于提取脑对称面的计算机可读指令，该计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，实现前述第一方面中的多个实施例。

12、通过如上所提供的用于提取脑对称面的方案，本申请实施例首先通过训练好的脑分区网络模型基于颅脑影像数据进行脑分区获得脑分区结果，接着通过在左脑区和右脑区内分别进行空间坐标点采样，并将采样点坐标输入至脑对称面提取模型中进行对称面提取操作，以提取脑对称面。基于此，本申请实施例通过人工智能，提供了更加鲁棒的对称轴/对称面提取方法，能够快速准确的在正常和异常颅脑影像上分割出大脑的对称面。进一步地，本申请实施例的脑对称面提取模型采用了svm模型，极大的提升了分类精度，使得提取的脑对称面更准确。

技术特征：

1.一种用于提取脑对称面的方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中通过以下操作对脑分区网络模型进行训练，获得所述训练好的脑分区网络模型：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述训练好的脑分区网络模型包括编码器和解码器，并且所述编码器执行下采样并输出与脑分区有关的特征，所述解码器以所述编码器输出的特征作为输入，执行上采样并输出所述脑分区结果。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述颅脑影像数据至少包括颅脑ct影像数据和/或颅脑mr影像数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其中将所述采样点坐标输入至脑对称面提取模型中进行对称面提取操作，以提取脑对称面包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其中将所述采样点坐标输入至脑对称面提取模型中进行对称面提取操作，获得目标权重向量、目标偏置和支持向量点的坐标包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其中基于所述目标权重向量和所述支持向量点的坐标提取所述脑对称面包括：

8.根据权利要求1、5或6所述的方法，其中所述脑对称面提取模型包括svm模型。

9.一种用于提取脑对称面的设备，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有用于提取脑对称面的计算机可读指令，该计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，实现如权利要求1-8任意一项所述的方法。

技术总结
本申请公开了一种用于提取脑对称面的方法、设备及存储介质。所述方法包括：将待提取脑对称面的颅脑影像数据输入至训练好的脑分区网络模型中进行脑分区操作，以获得脑分区结果；根据所述脑分区结果在左脑区和右脑区内分别进行空间坐标点采样，获得对应的采样点坐标；以及将所述采样点坐标输入至脑对称面提取模型中进行对称面提取操作，以提取脑对称面。利用本申请的方案，可以快速准确的在正常和异常颅脑影像上分割出大脑的对称面。

技术研发人员：宋凌,杨光明,秦岚,金海岚,方刚,印胤
受保护的技术使用者：强联智创（北京）科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17